What works and what doesn’t: Gerontology focused PhD/ DSW graduates speak out
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lin et al. (2015) projected there would be a shortage of approximately 195,000 social workers in the United States by 2030. In the next twenty years, it is estimated that Americans over the age of 65 will actually outnumber children under the age of 18 (US Census, 2018). With a longstanding reputation for being less “glamorous”, social work with older adults will continue to experience deficits in the amount of those who commit to this field of practice unless more lasting change occurs (Cummings et al., p. 645, 2005). We must take a closer look at what takes place in the classroom at schools of social work to understand why social workers are not interested in working with older adults (Scharlach et al., 2000). Berkman et al. (2016) described in their work that a critical shortage of gerontology-focused social work faculty exists in schools of social work. Thus, we cannot expect more social workers to work with older adults unless they are exposed to this work in their educational programs. The purpose of this study is to report on the academic experience, research agenda, professional experiences (practice and teaching), and future goals of social work PhD/ DSW graduates. Ten social work doctoral graduates were interviewed in order to understand the impact their academic programs had on their commitment to older adults in their field and to learn their recommendations for schools of social work in an effort to sustain and grow the gerontological workforce.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».